Effect of Chronic Lower Limb Heating on Indices of Vascular Function and Functional Capacity in Aged Humans
Notice bibliographique
Résumé
In aged adults, acute lower limb heating increases leg blood flow, vascular shear stress, and improves macro- and microvascular dilator function. However, the effect of chronic lower limb heating on indices of vascular function and functional capacity remains unclear. PURPOSE: To test the hypothesis that chronic lower limb heating improves macro- and microvascular dilator function and functional capacity in aged adults. METHODS: Five healthy aged adults (4 females; age 66 ± 4 years; height 163 ± 4 cm; weight 68 ± 7 kg; mean ± SD) were exposed to 8 weeks of chronic lower limb heating. Subjects immersed their lower limbs ~33 cm into a heated (~ 42°C) and circulated water bath 4 days per week, for 45 min per session. Prior to and after the chronic limb heating regimen, duplex ultrasonography was used to assess macro- (flow-mediated dilation) and microvascular (3 min reactive hyperemia area under the curve) dilator function in the superficial femoral artery following 5 min of arterial occlusion. Functional capacity was assessed via a 6 min walk test. Rating of perceived exertion (Borg scale) was also recorded immediately following the walk test. RESULTS: Chronic lower limb heating improved macrovascular dilator function (pre 1.9 ± 0.2% vs. post 3.2 ± 0.2%; P = 0.01), while microvascular dilator function tended to increase (pre 468 ± 89 ml vs. post 562 ± 131 ml; P = 0.09). Likewise, distance covered during the 6 min walk test tended to increase following chronic heating (pre 629 ± 36 m vs. post 665 ± 32 m; P = 0.06), whereas rating of perceived exertion did not differ (pre 12 ± 1 vs. post 13 ± 1; P = 0.4). CONCLUSIONS: Taken together, chronic lower limb heating improves macrovascular dilator function in aged adults, while perhaps improving microvascular dilator function and functional capacity, despite a similar perceived effort. These data suggest that chronic lower limb heating may be an effective therapy to reduce cardiovascular disease risk in aged adults by improving vascular health and functional capacity. Funded by National Institutes of Health (GM-068865 & GM-117693).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».